Антихрупкость. Как извлечь выгоду из хаоса

Аналогичным образом дефицит госбюджета очень сильно вогнут относительно изменения экономической ситуации. Каждое последующее изменение, например, уровня безработицы – особенно когда власти залезают в долги – делает бюджет более уязвимым, и уязвимость эта растет быстрее, чем уровень безработицы. Тот же эффект наблюдается и с финансовой зависимостью компании: при ухудшении положения фирмы вам нужно занимать все больше и больше денег. Практически это финансовая пирамида.

То же самое касается зависимости хрупкой компании от продаж. Если продажи вырастут на 10 процентов, прибыль вырастет меньше, чем на 10 процентов; если продажи упадут на 10 процентов, компания понесет убыток больше 10 процентов.

Интуитивно используя очень похожую методику, я обнаружил, что Глубокоуважаемая Компания Fannie Mae ковыляет на кладбище – ну а вывести на этом примере практическое правило было нетрудно. МВФ принял мою методику. Она казалась простой, такой простой, что «эксперты» поначалу заявляли, что она «тривиальна» (это говорили те, кто ни разу не сумел распознать риск, – ученое сообщество и спецы по квантитативному анализу презирают то, что могут понять слишком легко, а все то, что придумали не они, сводит их с ума).

Следуя чудесному принципу, согласно которому глупость других служит нашему развлечению, я пригласил своего друга Рафаэля Дуади совместно написать статью, где та же самая простая идея была бы выражена сложными формулами и невразумительными теоремами, над которыми профессионал будет ломать голову полдня. Мы с Рафаэлем и Брюно Дюпиром на протяжении почти двух десятков лет дискутируем о том, как профессионал в области опционов может распознать всякое явление, подверженное риску – подчеркну: всякое, – максимально ясно и точно. Мы с Рафаэлем доказали существование связи между нелинейностью, неприятием переменчивости и хрупкостью. Заодно мы убедились в том, что если автор простой концепции представит ее в виде сложных теорем, его примут всерьез, пусть запутанные уравнения и не прибавляют ничего к основной идее. Ученые отреагировали на нашу статью очень положительно; нам сказали, что наше простое эвристическое правило «разумно» (это были те же самые, кто раньше говорил, что идея тривиальна). Беда в том, что математика вызывает привыкание.

Концепция позитивной и негативной ошибки модели

Теперь о том, в чем я на самом деле специалист: об ошибках в моделях.

Работая трейдером, я обычно совершал множество ошибок в деталях сделки. Вы приобретаете тысячу акций и назавтра обнаруживаете, что купили не одну, а две тысячи. Если стоимость акций поднялась, у вас образовался солидный выигрыш. Если нет, у вас большой убыток. В долгосрочном плане такие ошибки, по сути, нейтральны, потому что влияют на вас как положительно, так и отрицательно. Они увеличивают дисперсию, но существенного воздействия на ваш бизнес не оказывают. Они не односторонни. Благодаря тому, что масштаб вашей деятельности ограничен, подобные ошибки можно держать под контролем – если вы заключаете множество маленьких сделок, влияние ошибок невелико. По итогам финансового года они, как мы говорили, аннулируются.

Другое дело – ошибки, которые мы допускаем при строительстве и в любых проектах, обладающих хрупкостью, то есть подверженных эффекту негативной выпуклости. Этот класс ошибок влияет на проекты только в одну сторону – негативно, именно из-за них самолеты прилетают позднее, а не раньше срока. Войны обычно ведут к бóльшим потерям, а не к меньшим. Как мы видели на примере трафика, вариации (теперь их называют пертурбациями), как правило, увеличивают время поездки от Южного Кенсингтона до площади Пикадилли и никогда не делают эту поездку короче. Впрочем, ряд явлений, например трафик, изредка испытывает и влияние позитивных пертурбаций.

Одностороннее воздействие таких ошибок заставляет нас недооценивать случайность и переоценивать ущерб, ведь ошибка чревата для нас потерями, а не приобретениями. Если в долгосрочном плане источник случайности не исчезает и вариации неизбежны, потери так или иначе перекроют приобретения.

Вот почему – и это ключ к Триаде – мы можем классифицировать объекты и явления по трем простым признакам: то, что в долгосрочном плане любит пертурбации (или ошибки); то, что в их отношении нейтрально; и то, что их ненавидит. Как мы уже убедились, эволюции ошибки нравятся. Мы видели, что пертурбации идут на пользу открытиям. Некоторым прогнозам вредит неопределенность – и тогда, как в случае с трафиком, нужно подстраховаться. Авиакомпании поняли, как это сделать, а правительства, когда они оценивают дефицит бюджета, – нет.